大数据监控系统架构详解与模块设计

本文档详细介绍了大数据监控系统的设计架构，主要关注于系统架构和代码模块设计。该系统旨在对大数据服务进行全方位监控，包括硬件状态、大数据调度任务以及数据处理过程中的性能指标。 首先，文档的目的是为了整理太平洋证券的需求，并提供一个清晰的开发与运维指南。系统架构图（图2.1）展示了监控的四个关键数据来源：YarnRestfulAPI用于获取Hadoop集群的运行状态，AzkabanRestfulAPI则提供调度任务的执行信息；SparkSQLTask负责通过查询Hive和MySQL表获取实时的计算结果；PythonLoad则通过脚本加载预设的预警阈值配置，用于后续的分析和警报。 在代码模块设计方面（图2.2.1），系统被划分为几个核心模块：数据上报模块、预警分析模块和预警发送模块。数据上报模块具体包括： 1. **预警配置上报**：通过Python或shell脚本将预警配置存储在MySQL中，作为预警分析的基础数据源。 2. **Spark任务上报**：通过Spark任务，定期抓取Hive和MySQL表的新增数据，更新到MySQL中，为预警分析提供实时数据。 3. **Yarn上报**：利用YarnRestfulAPI收集集群硬件状态和YARN任务执行信息，这些数据同样用于预警分析。 4. **Azkaban上报**：通过AzkabanRestfulAPI获取大数据任务的执行状态、性能指标等信息，对任务执行情况进行监控。 预警分析模块基于收集到的数据，对系统运行状况进行评估，一旦达到预设的阈值，触发预警发送模块。初期阶段，预警信息通过邮件形式通知相关人员。工具类和预警调度模块作为辅助，确保整个监控系统的稳定运行。 在整个设计中，文档引用了Azkaban和Yarn的官方RESTful API文档，确保了接口调用的合规性和准确性。这个大数据监控系统旨在提升数据管理效率，及时发现并解决潜在问题，是现代大数据环境中不可或缺的一部分。